論文の概要: Optimal Transport Tools (OTT): A JAX Toolbox for all things Wasserstein
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12324v1
- Date: Fri, 28 Jan 2022 18:43:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-31 14:45:37.560519
- Title: Optimal Transport Tools (OTT): A JAX Toolbox for all things Wasserstein
- Title(参考訳): Optimal Transport Tools (OTT): Wasserstein のすべてのもののための JAX ツールボックス
- Authors: Marco Cuturi, Laetitia Meng-Papaxanthos, Yingtao Tian, Charlotte
Bunne, Geoff Davis, Olivier Teboul
- Abstract要約: 最適なトランスポートツール(OTT-JAX)は、ポイントクラウドとヒストグラム間の最適なトランスポート問題を解決するPythonツールボックスである。
ツールボックスは、自動およびカスタムのリバースモードの差別化、ベクタライゼーション、ジャスト・イン・タイムのコンパイル、アクセラレータのサポートなど、さまざまなJAX機能をベースにしている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 30.26534000587223
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Optimal transport tools (OTT-JAX) is a Python toolbox that can solve optimal
transport problems between point clouds and histograms. The toolbox builds on
various JAX features, such as automatic and custom reverse mode
differentiation, vectorization, just-in-time compilation and accelerators
support. The toolbox covers elementary computations, such as the resolution of
the regularized OT problem, and more advanced extensions, such as barycenters,
Gromov-Wasserstein, low-rank solvers, estimation of convex maps, differentiable
generalizations of quantiles and ranks, and approximate OT between Gaussian
mixtures. The toolbox code is available at
\texttt{https://github.com/ott-jax/ott}
- Abstract(参考訳): 最適なトランスポートツール(OTT-JAX)は、ポイントクラウドとヒストグラム間の最適なトランスポート問題を解決するPythonツールボックスである。
ツールボックスは、自動およびカスタムのリバースモードの差別化、ベクタライゼーション、ジャスト・イン・タイムのコンパイル、アクセラレータのサポートなど、さまざまなJAX機能をベースにしている。
このツールボックスは、正規化ot問題の解法や、barycenters、gromov-wasserstein、low-rank solvers、凸写像の推定、分位数と階数の微分可能な一般化、ガウス混合物間の近似otといった、より高度な拡張といった基本的な計算を扱っている。
ツールボックスコードは \texttt{https://github.com/ott-jax/ott} で入手できる。
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